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摘要：本发明提供一种基于需求画像和内容标签的安全宣教推荐方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括获取用户行为属性数据，通过自适应增量学习算法，动态建模用户多维度特征，生成用户多维度画像，通过基于知识遗忘曲线的时间衰减模型，对维度对应的权重进行实时衰减更新，生成动态适应用户画像；对异构内容进行多层级语义分析，生成初始多粒度内容标签，通过本体构建技术，对初始多粒度内容标签进行优化扩展，得到综合多粒度内容标签，通过动态嵌入表示学习方法，挖掘时序语义演化关联，构建安全知识图谱；通过混合推荐算法，综合建模交叉关联矩阵，自适应优化短期兴趣挖掘和长期偏好把握的推荐策略权重，生成安全宣教内容推荐列表。
主权项：1.基于需求画像和内容标签的安全宣教推荐方法，其特征在于，包括：获取用户行为属性数据，通过自适应增量学习算法，动态建模用户多维度特征，生成用户多维度画像，通过基于知识遗忘曲线的时间衰减模型，对用户多维度画像中各维度对应的权重进行实时衰减更新，生成动态适应用户画像；对预设的安全宣教素材库中的异构内容进行多层级语义分析，生成初始多粒度内容标签，通过本体构建技术结合预先获取的领域专家知识库，对所述初始多粒度内容标签进行优化扩展，得到覆盖显性主题标签和隐性概念标签的综合多粒度内容标签，通过融入时间衰减因子的动态嵌入表示学习方法，挖掘综合多粒度内容标签之间的时序语义演化关联，构建安全知识图谱；通过混合推荐算法，综合建模所述动态适应用户画像与所述安全知识图谱的交叉关联矩阵，自适应优化短期兴趣挖掘和长期偏好把握的推荐策略权重，生成安全宣教内容推荐列表。
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百度查询： 龙宇天下(北京)文化传媒有限公司 基于需求画像和内容标签的安全宣教推荐方法及系统
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